Gegenstand der Arbeit ist die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Eigenschaften des Top-Management-Teams eines Unternehmens und dessen Erfolg. Besonders von Bedeutung sind dabei die Merkmale der Teammitglieder. Sie können die Leistung und die Effizienz des Unternehmens deutlich beeinflussen.
Anhand der Daten von 90 Unternehmen des Neuen Marktes soll ermittelt werden, inwieweit die Eigenschaften der Teammitglieder, ausgedrückt in Alter, Erfahrung und Ausbildung den Unternehmenserfolg, ausgedrückt in zeitpunktbezogene und zeitraumbezogene Kennzahlen, beeinflussen können.
Inhaltsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Anhangsverzeichnis
1. Einleitung
2. Top-Management-Team
2.1 Lebensalter der Top-Management-Team-Mitglieder
2.2 Berufserfahrung der Top-Mangement-Teams
2.3 Ausbildungsniveau des Top-Management-Teams
2.4 Zusammenhang zwischen der Qualifikation des Top- Management-Teams und dem Scheitern von Unternehmen
3. Operationalisierung
3.1 Lebensalter der Top-Management-Team-Mitglieder
3.2 Berufserfahrung der Top-Mangement-Teams
3.3 Ausbildungsniveau des Top-Management-Teams
3.4 Zusammenhang zwischen der Qualifikation des Top- Management-Teams und dem Scheitern von Unternehmen
3.5 Unternehmenserfolg
4. Daten und Methoden
4.1 Herkunft der Daten
4.2 Methoden und Vorgehen bei der Datenanalyse
5. Test der Hypothesen
5.1 Korrelationsanalyse
5.2 Lineare Regression
5.3 Mann-Whitney U-Test
6. Zusammenfassung und Interpretation
7. Anhang
8. Literaturverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1 Koeffizientenmatrix der einfachen linearen Regression mit der unabhängigen Variable `Durchschnittsalter des Teams` und der abhängigen Variable `Jahresergebnis 2000`
Tabelle 2 Koeffizientenmatrix der einfachen linearen Regression mit der unabhängigen Variable `Anteil der studierten Mitglieder` und der abhängigen Variable `Börsenkurs Dezember 2000 dividiert durch den Emissionspreis`
Tabelle 3 Koeffizientenmatrix der multiplen linearen Regression mit den Unabhängigen Variablen und der abhängigen Variable `Börsenkurs Dezember 2000 dividiert durch den Emissionspreis`
Tabelle 4 Koeffizientenmatrix der multiplen linearen Regression mit den Unabhängigen Variablen und der abhängigen Variable `Börsenkurs April 2003 dividiert durch den Emissionspreis`
Tabelle 5 Statistik des Mann-Whitney U-Tests für die Gruppenvariable: Unternehmen erfolgreich oder insolvent
Anhangsverzeichnis
Anhang 1 Ergebnisse des Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest
Anhang 2 Rangkorrelationsanalyse der unabhängigen Variablen nach Spearman
Anhang 3 Regression mit der unabhängigen Variable `Durchschnittsalter des gesamten Teams` und der abhängigen Variable `Jahresergebnis 2000`
Anhang 4 Regression mit der unabhängigen Variable `Anteil der studierten Mitglieder` und der abhängigen Variable `Börsenkurs Dezember 2000 dividiert durch den Emissionspreis`
Anhang 5 Multiple lineare Regression mit der abhängigen Variable `Börsenkurs Dezember 2000 dividiert durch den Emissionspreis`
Anhang 6 Multiple lineare Regression mit der abhängigen Variable `Kurs-Gewinn- Verhältnis 2000`
Anhang 7 Multiple lineare Regression mit der abhängigen Variable `Veränderung des Börsenkurses Dezember 2000 bis April 2003`
Anhang 9 Multiple lineare Regression mit der abhängigen Variable `Börsenkurs April 2003 dividiert durch den Emissionspreis`
Anhang 10 Ergebnisse des Mann-Whitney U-Tests der Gruppenvariable: Unternehmen erfolgreich oder insolvent
1. Einleitung
Gegenstand der Arbeit ist die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Eigenschaften des Top-Management-Teams eines Unternehmens und dessen Erfolg. Besonders von Bedeutung sind dabei die Merkmale der Teammitglieder. Sie können die Leistung und die Effizienz des Unternehmens deutlich beeinflussen.1 Anhand der Daten von 90 Unternehmen des Neuen Marktes soll ermittelt werden, inwieweit die Eigenschaften der Teammitglieder, ausgedrückt in Alter, Erfahrung und Ausbildung den Unternehmenserfolg, ausgedrückt in zeitpunktbezogene und zeitraumbezogene Kennzahlen, beeinflussen können.
2. Top-Management-Team
Um den Einfluss der Qualifikationen des Top-Management-Teams auf den Unternehmenserfolg messbar zu machen, müssen Hypothesen aufgestellt werden, welche Eigenschaften des Top-Management-Teams genau verantwortlich für den Unternehmenserfolg sein können.
2.1 Lebensalter der Top-Management-Team-Mitglieder
Das Lebensalter der Top-Management-Team-Mitglieder könnte eine Erklärung für den Unternehmenserfolg sein. In der Literatur gibt es hierzu unterschiedliche Ansätze. Zum einen wird auf die höhere Risikobereitschaft von jungen Führungskräften hingewiesen, mit der ein stärkeres Unternehmenswachstum verbunden sein könnte.2 Zum anderen stellt das Alter ein Maß für die Erfahrung der Mitglieder dar.3 Je älter die einzelnen Mitglieder sind, desto mehr Erfahrung haben sie auch im Umgang mit schwierigen Situationen. Somit können ältere Führungskräfte zur Stabilität im Unternehmen beitragen. Diese Stabilität kann für den Unternehmenserfolg verantwortlich sein. Daraus ergibt sich für das Durchschnittsalter des Top-Management-Teams folgende Hypothese:
H1: Je höher das durchschnittliche Alter des Top-Management-Teams, desto größer der Unternehmenserfolg.
2.2 Berufserfahrung des Top-Management-Teams
Die Berufserfahrung des Top-Management-Teams könnte ebenfalls einen Einfluss auf den Unternehmenserfolg haben. So lässt sich ein Zusammenhang zwischen der Berufserfahrung der Top-Manager und der Innovationstätigkeit des Unternehmens feststellen. Manager, die schon sehr lange in der jeweiligen Branche tätig sind, haben ein größeres Wissen über technologische Trends. Sie können somit die Investitionen in innovative Techniken besser steuern als Manager, die aus anderen Branchen stammen.4 Diese Fähigkeiten sind allgemein ausschlaggebend für einen positiven Unternehmenserfolg.
Jedoch könnten branchenfremde Berufserfahrungen der Team-Mitglieder auch förderlich für den Unternehmenserfolg sein. So bringen Kenntnisse anderer Branchen immer neue Sichtweisen und Perspektiven in das Unternehmen hinein, was dem TopManagement-Team Flexibilität verschafft.5
Somit ergeben sich für die Branchenerfahrungen des Top-Management-Teams folgende Hypothesen:
H2: Je mehr Berufserfahrung die Mitglieder des Top-Management-Teams in der IPOBranche gesammelt haben, desto größer ist der Unternehmenserfolg. H3: Je mehr Berufserfahrung die Mitglieder des Top-Management-Teams in fremden Branchen gesammelt haben, desto größer ist der Unternehmenserfolg.
2.3 Ausbildungsniveau des Top-Management-Teams
Ein wichtiger Aspekt bei der Beurteilung der Top-Management-Team Qualifikation ist sicherlich das Ausbildungsniveau der einzelnen Mitglieder.
Dieses kann als Indikator für die Wertvorstellungen und die kognitiven Präferenzen der Führungspersonen gesehen werden, auf dessen Basis Entscheidungen im Unternehmen zu treffen sind.6
Die Ausbildung gibt zu einem gewissen Grad Auskunft über das Verständnis von Problemen und das Fachwissen der jeweiligen Person.7
Es lässt sich weiter ein positiver Zusammenhang zwischen einem hohen Ausbildungsniveau der Teammitglieder und der jeweiligen Innovationsaktivität feststellen.8 Dieses könnte sich auch positiv auf den Unternehmenserfolg auswirken. Aufgrund dieser Argumente ist folgende Hypothese aufzustellen:
H4: Je größer der Anteil der Mitglieder eines Top-Management-Teams mit einer akademischen Ausbildung, desto größer der Unternehmenserfolg.
2.4 Zusammenhang zwischen den Qualifikationen des Top-Management-Teams und dem Scheitern von Unternehmen
Der mögliche Zusammenhang zwischen den Eigenschaften des Top-Management- Teams und dem Unternehmenserfolg impliziert auch einen möglichen Zusammenhang zwischen den Eigenschaften des Top-Management-Teams und dem Scheitern eines Unternehmens.
Die Merkmale des Teams eines erfolgreichen Unternehmens könnten sich also von den Merkmalen des Teams eines insolventen, gescheiterten Unternehmens unterscheiden. Im Anschluss an die Überprüfung der oben genannten Hypothesen werden deshalb die Teams der noch am Markt existierenden Unternehmen mit den Teams der insolventen Unternehmen verglichen. Dabei wird folgende Hypothese überprüft:
H5: Es könnte ein Unterschied zwischen den Top-Management-Team Qualifikationen von erfolgreichen und den von insolventen Unternehmen bestehen.
3. Operationalisierung
Um den Zusammenhang zwischen Unternehmenserfolg und Top-Management-Team Qualifikationen zu erklären, muss die Wirkung der teamspezifischen Faktoren auf den Unternehmenserfolg überprüft werden. Dazu werden die im Datensatz enthaltenen Variablen, die die einzelnen Merkmale der Vorstandsmitglieder beschreiben, zusammengefasst. Dann können die oben genannten Hypothesen anhand dieser neuen Variablen überprüft werden.
3.1 Lebensalter der Top-Management-Team-Mitglieder
Der vorhandene Datensatz enthält für jeden Vorstandsvorsitzenden des jeweiligen Unternehmens die Variable Alter.9 Um den Einfluss des Lebensalters des gesamten Teams auf den Unternehmenserfolg zu operationalisieren, wird eine neue Variable gebildet.10 Diese beschreibt das Durchschnittsalter des gesamten Teams in Form des arithmetischen Mittels des Alters aller Teammitglieder.
3.2 Berufserfahrung der Top-Management-Team-Mitglieder
Die Berufserfahrung der einzelnen Teammitglieder sollte ebenfalls zusammengefasst werden. Da es keine Gewichtung der Erfahrungen der einzelnen Mitglieder gibt, bietet sich ein ungewichteter additiver Index an.11 Dazu werden die Berufserfahrungen der jeweiligen Mitglieder in der IPO-Branche12 und die Berufserfahrungen in fremden Branchen13 getrennt voneinander aufsummiert, um zwei neue Variablen zu bilden.14
3.3 Ausbildungsniveau des Top-Management-Teams
Die Operationalisierung des Ausbildungsstandes der Teams vollzieht sich in zwei Schritten. Zuerst werden binäre - 0/1 kodierte - Variablen gebildet, die zwischen den Merkmalen „studiert“ und „nicht studiert“ für jedes Teammitglied unterscheiden.15 In einem weiteren Schritt wird dann anhand dieser Variablen eine weitere Variable bestimmt, die den Anteil der Mitglieder mit einer akademischen Ausbildung beschreibt.16
3.4 Zusammenhang zwischen der Qualifikation des Top-Management-Teams und dem Scheitern von Unternehmen
Um den möglichen Zusammenhang zwischen den Merkmalen eines Top-Management- Teams und dem Erfolg oder Scheitern eines Unternehmens messbar zu machen, müssen die Unternehmen in zwei Gruppen eingeteilt werden.
Die Unternehmen, die nicht mehr am Markt existent sind oder deren Börsenkurs unter 17 Cent liegt und Insolvenz beantragt haben, bilden die Gruppe der gescheiterten Unternehmen. Alle anderen Unternehmen bilden die zweite Gruppe der erfolgreichen Unternehmen.
Es wird eine neue binäre - 0/1 kodierte - Variable eingeführt, die diese Gruppeneinteilung für jedes Unternehmen beschreibt.17
3.5 Unternehmenserfolg
Der Unternehmenserfolg wird durch mehrere Variablen im Datensatz beschrieben. Damit eine möglichst genaue Operationalisierung erreicht werden kann, wird zwischen zeitpunktbezogenen und zeitraumbezogenen Daten unterschieden.
Eine zeitpunktbezogene Variable ist das `Jahresergebnis 2000`.18
Um den Unternehmenserfolg eines bestimmten Zeitraumes zu operationalisieren, werden Verhältniskennzahlen gebildet. Diese geben die Veränderungen zwischen den betrachteten Größen wieder.
Ausgangspunkt für die Bildung der ersten beiden Kennzahlen ist der Emissionspreis der Aktie des jeweiligen Unternehmens.19
Dieser wird zu den beiden im Datensatz vorhandenen Börsenkursen von Dezember 2000 und April 2003 ins Verhältnis gesetzt.20
Durch die zwei neuen Variablen `Börsenkurs Dezember 2000 dividiert durch Emissionspreis` bzw. `Börsenkurs April 2003 dividiert durch Emissionspreis` erhält man zwei Kennzahlen, die die Veränderung des Börsenkurses in den Zeiträumen Emission bis Dezember 2000 bzw. April 2003 beschreiben.21
Um die Veränderungen des Börsenkurses der Unternehmen zwischen Dezember 2000 und April 2003 zu verdeutlichen, wird eine weitere Kennzahl gebildet. Sie setzt die Differenz der beiden Kurse zum Börsenkurs Dezember 2000 ins Verhältnis.22
Eine weitere Kennzahl zur Beurteilung des Unternehmenserfolgs ist das Kurs-Gewinn- Verhältnis. Es gibt Auskunft darüber, inwieweit die Gewinne der Vergangenheit von den Anlegern als positiv bewertet werden und welche Risikoposition dem Unternehmen beigemessen wird. Je höher das Kurs-Gewinn-Verhältnis, desto besser die Risikoposition des Unternehmens.23
Ermittelt wird diese Kennzahl als Quotient aus Börsenkurs Dezember 2000 und dem Jahresergebnis 2000.24
4. Daten und Methoden
4.1 Herkunft der Daten
Der für die Untersuchung vorliegende Datensatz enthält die Daten von 90 Unternehmen des Neuen Marktes. Die einzelnen Angaben zu den Unternehmen entstammen ausschließlich öffentlichen Quellen, wie z.B. Börsenblättern und Emissionsprospekten. Bei der Auswahl der Unternehmen galten - bis auf die Notierung am Neuen Markt - keine bestimmten Kriterien.
4.2 Methoden und Vorgehen bei der Datenanalyse
Die Überprüfung der Hypothesen findet mit mehreren statistischen Tests statt.
Als erstes wird überprüft, ob ein Zusammenhang zwischen den unabhängigen Variablen `Durchschnittsalter des gesamten Teams`, `Berufserfahrung in IPO-Branche der Teammitglieder`, `Berufserfahrung in fremder Branche der Teammitglieder` und `Anteil der studierten Teammitglieder` besteht. Dieses geschieht durch eine Korrelationsanalyse.
Im nächsten Schritt wird der mögliche gerichtete Zusammenhang der gerade genannten unabhängigen Variablen mit den zeitpunktbezogenen und zeitraumbezogenen, abhängigen Variablen des Unternehmenserfolgs überprüft.
Um einen gerichteten Zusammenhang zwischen den Variablen feststellen zu können, reicht die Korrelationsanalyse nicht aus. Diese misst nur einen wechselseitig möglichen Zusammenhang und gibt somit nur Auskunft darüber, ob die untersuchten Variablen überhaupt miteinander in Beziehung stehen.
Für die Messung eines gerichteten Zusammenhangs muss die Regressionsanalyse verwendet werden. Sie unterstellt eine eindeutige Richtung des Einflusses der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable, die nicht umkehrbar ist.25
Zur Überprüfung der letzten Hypothese (H5) wird getestet, ob die beiden gebildeten Gruppen26 sich im Hinblick auf die ermittelten Merkmale `Durchschnittsalter des gesamten Teams`, `Berufserfahrung in IPO-Branche der Teammitglieder`, `Berufserfahrung in fremder Branche der Teammitglieder` und `Anteil der studierten Mitglieder` unterscheiden. Dies geschieht mit Hilfe eines Mann-Whitney U-Tests. Dieser überprüft, ob die zwei unabhängigen Stichproben aus der gleichen Grundgesamtheit stammen, bzw. ob die Eigenschaften der Teams von erfolgreichen und insolventen Unternehmen die gleiche Verteilung aufweisen oder nicht.27
5. Test der Hypothesen
5.1 Korrelationsanalyse
Da die zu testenden unabhängigen Variablen `Durchschnittsalter des gesamten Teams`, `Berufserfahrung in IPO-Branche der Teammitglieder`, `Berufserfahrung in fremder Branche der Teammitglieder` und `Anteil der studierten Teammitglieder` nicht alle normalverteilt sind,28 muss die Messung des Zusammenhangs zwischen den Variablen mit Hilfe der Rangkorrelationsanalyse nach Spearman erfolgen.29 Bei diesem Verfahren werden die Beziehungen zwischen den Variablen anhand ihrer Ränge gemessen.
Der einzige signifikante Zusammenhang lässt sich zwischen den Variablen `Berufserfahrung in IPO-Branche der Teammitglieder` und `Durchschnittsalter des gesamten Teams` feststellen. Hier besteht eine Korrelation von 0,568 auf einem Signifikanzniveau (zweiseitig) von p < 0,01.30
Dass die Variable `Berufserfahrung in IPO-Branche der Teammitglieder` einen Zusammenhang mit der Variable `Durchschnittsalter des gesamten Teams` aufweist, ist nachvollziehbar, denn je älter die Teams sind, desto mehr Zeit hatten die Mitglieder Erfahrungen in der IPO-Branche zu sammeln.
[...]
1 Eisenhardt / Schoonhoven (1990), S. 504
2 Child (1974)
3 Lechler / Gemünden (2003), S. 84
4 Daellenbach / McCarthy / Schoenecker (1999), S. 200
5 Eisenhardt / Schoonhoven (1990), S. 510
6 Daellenbach / McCarthy / Schoenecker (1999), S. 202
7 Hambrick / Mason (1984), S. 200
8 Hambrick / Mason (1984), S. 200
9 Vgl. Datensatz Variablen : alt1v-alt6v (Alter 1. Vorstandsvorsitzender - Alter 6. Vorstandsvorsitzender)
10 Vgl. Datensatz Variable: miwalt (`Durchschnittsalter des gesamten Teams`)
11 Schnell / Hill / Esser (1993), S. 185 f.
12 Vgl. Datensatz Variablen: b1vib-b6vib (Berufserfahrung 1.Vors.-6.Vors. in IPO-Branche)
13 Vgl. Datensatz Variablen: b1vfb-b6vfb (Berufserfahrung 1.Vors.-6.Vors. in fremder Branche)
14 Vgl. Datensatz Variablen: bergtipo (`Berufserfahrung in IPO-Branche der Teammitglieder`); bergtfr (`Berufserfahrung in fremder Branche der Teammitglieder`)
15 Vgl. Datensatz Variablen: stud1v-stud6v (1.Vors.-6.Vors. „studiert“ oder „nicht studiert“)
16 Vgl. Datensatz Variable: antstud (`Anteil der studierten Mitglieder`)
17 Vgl. Datensatz Variable: pleitapr (Unternehmen erfolgreich oder insolvent)
18 Vgl. Datensatz Variable: je (`Jahresergebnis 2000 in Euro`)
19 Vgl. Datensatz Variable : ep (Emissionspreis in Euro)
20 Vgl. Variablen Datensatz : kursdez (Kurs Dezember 2000 in Euro); kursapr (Kurs April 2003 in Euro)
21 Vgl. Variablen Datensatz : vhepbk00 (Kurs Dezember 2000 / Emissionspreis); vhepbk03 (Kurs April 2003 / Emissionspreis)
22 Vgl. Datensatz Variable: diffbk00 ((Kurs April 2003-Kurs Dezember 2000) / Kurs Dezember 2000)
23 Baetge (1998), S. 463 f.
24 Vgl. Datensatz Variable : vhbk00je (Kurs Dezember 2000 / Jahresergebnis 2000)
25 Backhaus / Erichson / Plinke / Weiber (2000), S. 3
26 Auf der einen Seite die Management-Teams der Unternehmen, die erfolgreich sind und auf der anderen Seite die insolventen, gescheiterten Unternehmen.
27 Janssen / Laatz (2003), S. 497
28 Signifikanz der Variablen `Berufserfahrung in fremder Branche der Teammitglieder` und `Anteil der studierten Mitglieder` beim Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest auf Normalverteilung p < 0.05, Vgl. Anhang (Anhang 1)
29 Bühl / Zöfel (2000), S. 303;
30 Vgl. Anhang (Anhang 2)
- Arbeit zitieren
- Alexander Suermann (Autor:in), 2003, Untersuchung des Zusammenhangs zwischen dem Top-Management-Team eines Unternehmens, Qualifikation und Unternehmenserfolg, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/81698
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